Offre d'emploi CDD : doctorant en apprentissage profond non-supervisé

vendredi 21 juin 2024 - vendredi 12 juillet 2024

Intitulé de l'offre : doctorant en « dpprentissage profond non-supervisé pour le domaine médical » (H/F)
Référence : UMR7271-VIVROS-063

Description du sujet de thèse :

Le partitionnement de données, qualifié aussi d’apprentissage non-supervisé dans le domaine de l’apprentissage automatique, est un problème scientifique et technique majeur en science des données et en intelligence artificielle. Un seul partitionnement est souvent peu informatif car il est difficile de forcer ce partitionnement à regrouper avec pertinence des données qui ne sont pas préalablement étiquetées. En effet, dans le domaine médical par exemple, il est parfois délicat d’étiqueter avec précision l’état de santé d’un patient ; la dichotomie « malade » ou « sain » est parfois trop stricte. Plus généralement, dans d’autres domaines d’applications, notamment ceux avec des volumes de données importants, l’étiquetage des données est trop coûteux et il est donc souhaitable de développer des approches non-supervisées.

Notre but est d’utiliser le Deep Learning (ou apprentissage profond) afin de calculer, de façon simultanée, plusieurs partitionnements complémentaires entre eux. De cette façon, certains de ces partitionnements devraient permettre d’identifier des groupes de données qui ont des liens spécifiques entre eux. L’approche développée sera de nature théorique et méthodologique. Elle ne sera pas limitée au domaine médical. Durant cette thèse, il s’agira donc d’identifier les architectures de réseaux les plus prometteuses en partitionnement multi-vues (chaque vue correspond à une façon différente de regrouper les données). De façon générale, cette thèse souhaite développer de nouvelles approches dans le domaine de l’apprentissage non-supervisé.

Contexte de travail :

Le pôle SIS (Signaux, images et systèmes) du laboratoire i3S collabore sur ce sujet avec des biologistes. Le doctorant participera à un projet scientifique national financé par l’ANR (Agence Nationale de la Recherche).

Compétences :
Ces travaux requièrent les compétences suivantes :
- Programmation informatique : Python et Pytorch,
- Machine learning (réseaux de neurones),
- Mathématiques appliquées (optimisation numérique, probabilités, statistiques).

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.

Pour consulter la fiche de poste et postuler : https://emploi.cnrs.fr/Offres/Doctorant/UMR7271-VIVROS-063/Default.aspx